Resimlerde indeksleme yaparken “doğrusal indeksleme” (linear indexing) kullanmak çok faydalı olabiliyor. Bu konu hakkında yazmayı düşündüm.

Şimdi küçük bir matris oluşturarak başlayalım. Bir sihirli matris yaratalım :)

A = magic(5)

A =

    17    24     1     8    15
    23     5     7    14    16
     4     6    13    20    22
    10    12    19    21     3
    11    18    25     2     9

SORU: A(17) kaçtır?

Yazının devamı için tıklayın »

Hani küçükken hepimizde içinde kristallerin dolu olduğu bir oyuncağımız vardı, sallar ve dürbününden içeri göz atıp ne oluştuğuna bakardık. Bu program da bunu taklit ediyor.

Yazının devamı için tıklayın »

Sanırım bu kadar küçük, sade ama bu denli de işlevsel çok az yazılım vardır: Weird Metronome

Windows ortamında çalışıyor ve tek bir dosya olarak bulunuyor. Kurulum yapmaya gerek yok, istediğiniz yere taşıyın! Sabit aralıklarla, sadece ritmi değiştirerek kullanımının yanında özel ritimler de tanımlayabiliyorsunuz. Örneğin 101010110 yazarak 9/8′lik bir ritim tutturmak mümkün, veya ne isterseniz. Her vuruş için farklı sesler tanımlayabiliyor ve bunların ses seviyelerini belirleyebiliyorsunuz. Bir de kırmızı göz kırpması var ki çaldığınız enstrumanın sesinden ritmi duyamazsanız çok işlevsel oluyor.

Yazının devamı için tıklayın »

Bilindiği gibi bir sisteme girişte, giriş yapmak isteyen kişinin gerçek bir insan olup olmadığını doğrulamak için ona bir resim gösteriliyor ve bu resimdeki harf ve rakamlardan oluşan kodu girmesi isteniyor. Bu harf ve rakamlar resimde bozunmuş olarak duruyor ve bilgisayar programlarının bunu otomatik olarak tanıyamayacağı varsayılıyor. Bakınız: CAPTCHA.

Penn State’den araştırmacılar, bunu bir adım öteye götürmüşler. Birincisi, size değişik resimlerden oluşan büyük bir resim gösteriyorlar, siz de bu alt resimlerden birinin orta noktasına tıklıyorsunuz. Şans bu ya, benimkinde bakın ne çıktı…

Yazının devamı için tıklayın »

Doug Hellmann, her hafta bloğunda bir Python modülünü enine boyuna anlatıyor. Python programlamaya meraklıysanız ya da siz de “Python rocks” diyenlerdenseniz tavsiye ederim.

Kapsama alanına aldığı bazı modüller şöyle: functools, filecmp, operator, urllib, collections, datetime, time, imp, pkgutil, tempfile, string, os.path, hashlib, threading, weakref, mmap, zipimport, zipfile, BaseHTTPServer, SocketServer, inspect, urlparse, pprint, shutil, commands, itertools, shlex, difflib, copy, sched, timeit, hmac, unittest, csv, getopt, shelve, glob, calendar, getpass, atexit, subprocess, pickle, os, locale, logging, bisect, linecache, textwrap, Queue, ConfigParser, StringIO, cStringIO.

İki tane bilgisayarım var; biri ofiste diğeri evde. Birinde çalışmaya başlıyorum ama sonuna kadar orada devam edemiyorum ve diğerinde devam etmem gerekiyor. Veya da ofiste birşey indiriyorum, evdeyken lazım oluyor, keşke kopyalasaydım diyorum. Bu kopyalama işini de elle yapmak büyük problem. Kaç kere güncel dosyayı eskisiyle değiştirdim bu yüzden. Eğer siz de benimle aynı dertten muzdaripseniz çözümünü buldum, dinleyin :)

Yazının devamı için tıklayın »

Tasarım, Kodlama: İsmail | Yıl: 2008
Bilgi: Django Framework (Python), MySQL, Html
Hakkında: Gezi ve imece kelimelerinden esinlenen bir yıllık gezi vikisi projem. Suzan Hoca ve CmpE58A öğrencilerinin de desteğiyle daha güzel oldu ama eksikleri var. O yüzden ancak düzeltince tam olarak kullanıma açacağım.

Önümüzdeki yazılarda ten rengi bulma üstüne konuşacağız ve bunu yapacak programları yazacağız. Tabii bunun için öncelikle bir veritabanına ihtiyacımız var. İnternette ten rengi veritabanları mevcut fakat benim bulabildiklerim sadece araştırma amaçlı kullanılabiliyordu, paylaşılamıyordu ve bu köşede kullanmak sıkıntı oluşturabilirdi. O yüzden, küçük de olsa denemek için bir veritabanımız olsun diye 15 resimlik Avrupa Yakası dizisinden A.Y. v1.0 veritabınını oluşturdum. Veritabanının özellikleri şöyle:

• Toplam 15 renkli resim (jpg) ve bunlara ait 15 ikilik (bitmap) resim barındırır.
• Resim ebatları sabit değildir.
• Laboratuvar ortamında alınmamıştır. Bu yüzden ışıklandırma, makyaj, cinsiyet, ırk, vb. kontrollü değildir.
• Tamamen deneme amaçlıdır.

Yazının devamı için tıklayın »

Yaklaşık bir haftalık bir aradan sonra görüntü işleme için yeniden merhaba!

Bugünkü yazıda MATLAB ve MPT araçkutusu kullanılarak bir resimdeki yüzler ve bu yüzlere ait gözler nasıl bulunur onu anlatacağım. Bir resimdeki yüzleri bulmak kısmen çözülmüş bir problem. O yüzden biz de bu iş için bir araçkutusu kullanacağız. MATLAB ile resmimizi okuyup, MPT göz bulma fonksiyonuna gönderecek ve dönen bilgileri ekrana basacağız. Şu anlık bu bilgileri başka bir uygulamada kullanmıyoruz ve sadece gözlemliyoruz ama yazının sonunda bahsedeceğim değişik uygulamalar için bir önişlem olarak kullanabiliriz. “Bu yazıyı okumak bana ne katar?” diyorsanız alttaki resimlere bakın, işinize yararsa buyurun…

Yazının devamı için tıklayın »

TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi’nin internet sayfasında çok güzel bir köşe var: Bilgi paketleri. Ders kitaplarında anlatılan konuların animasyonlarla ve interaktif uygulamalarla desteklenerek anlatıldığı küçük ama çok değerli paketler. Ne gibi konular var: Dijital Elektronik, Evren, Duyular, Dünyamız, Üreme, Hücreye Yolculuk, Genler ve DNA, Klonlama, Canlılar Dünyası, Periyodik Tablo, Temel Kimya, Ekosistem, Jeolojik Devirler, Robotik ve Maddenin Yapısı.

Yazının devamı için tıklayın »